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成了精的AI——理解情感

今日目标



准备好了吗？接下来20分钟的旅程，你将收获：



1.了解GPT的底层原理和提示词的使用原则

2.了解GPT为何能理解人类的情绪和情感

3.用GPT生成虚拟好友和智能客服



ChatGPT是一种基于OpenAI的GPT(Generative Pre - trained Transformer)模型的人工智能应用。

全球除了ChatGPT，还有很多类似的人工智能产品，例如微软的Microsoft AI，google的Google AI，百度的文心一言等等。



这些人工智能背后，都是一类基于深度学习技术的强大自然语言处理模型。我们把它叫做：大型语言模型LLM(Large Language Model)。


LLM的特点是规模庞大，包含数十亿的参数，帮助它们学习语言数据中的复杂模式。



GPT也是一种LLM模型。包括我们家里用到的一些“人工智能”比如：“天猫精灵”，“小爱同学”也用到了LLM。

但有时候家里的人工智能，常常答非所问，显得有些许智障。

这个GPT又有什么厉害之处，以至于很多人说它是颠覆性的创新，将改变人类的工作和生活呢？😊




GPT的厉害之处
【大】：训练数据特别多， GPT 其实出现了好几代，GPT 3 它有 45 个 t b 的训练数据，相当于整个维基百科里面的数据只相当于他训练数据的 0. 6 % 。



当训练的数据量超过某个临界点时，模型性能飞跃式的提升，甚至涌现出了新的能力，例如上下文学习，推理等等（我们后面还会详细讲哦~）
话不多说，接下来我们直接试试效果吧！

怎么样，它的回答还不错吧！



那它是怎么听懂我们所说的，并给出答案呢？它的算法核心就是两个字："猜词"。



如图所示，当我们在和它聊天时输入：“这里的花真好”



模型根据它海量语料中推算出下一个词有很大概率，比如超过80 % 的可能性是"看"，那么GPT就会预测下一个词是"看"。


同样的，我们看到它输出时也是一个词一个词的往外蹦。



其实就是它一边读，一边根据概率来猜下一个词是什么并一个词一个词的输出。



就是这么简单地推导和猜词，在大量数据的训练和模型调教下，曾经笨笨的人工智能，突然就"聪明起来了"。



也就是"量变引起质变”。


编写提示词的核心原则是：具体而准确



正确的语法，不要有错别字
如果有错别字，GPT可能会编造一些信息来糊弄你。

语句简短，没有歧义
如果问题和需要澄清的内容杂糅在一起可以用分隔符来区隔，分隔符可以是：```，""，<>，<tag>，<\tag>等

描述精确
提供清晰具体的指示，比如写一首诗歌，表达苦闷的情感